WebCiteS: Chinese Web Search Summarization Study

Kernkonzepte

Enhancing attribution in large language models is crucial for accurate citations and grounded summaries.

Zusammenfassung

WebCiteS dataset features 7k human-annotated summaries with citations derived from real-world user queries and web search results.
Existing datasets lack high-quality citation annotations, hindering model training.
Evaluation methods in attribution assessment are insufficient, leading to challenges in accurate citations and groundedness.
Proposed AQFS task aims to summarize information with in-line citations for attribution.
Comprehensive evaluation framework developed to assess summarization utility and attribution in LLMs.
Fine-grained verification method introduced to detect partial support from multiple sources.
Models face challenges in correctly citing sources and synthesizing information from longer contexts.

Statistiken

WebCiteS dataset features 7k human-annotated summaries with citations.
WebGLM prompts InstructGPT to generate training data with citations.
ALCE benchmark compiles question-answering datasets without citations.

Zitate

"Enhancing the attribution in large language models is a crucial task."
"Our comprehensive evaluation highlights the challenge LLMs face in correctly citing sources."

Wichtige Erkenntnisse aus

WebCiteS

by Haolin Deng,... um arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01774.pdf

Tiefere Fragen

왜 정확한 소속이 중요한가요?

정확한 소속은 대형 언어 모델에서 중요한 이유가 있습니다. 대형 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 생성된 정보를 제공하는데 사용됩니다. 그러나 이러한 모델이 생성한 정보가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단하는 데에는 소속이 매우 중요합니다. 정확한 소속은 모델이 생성한 내용을 지지하는 외부 자료를 제공하여 모델의 신뢰성을 높이고, 잘못된 정보나 허구를 방지하는 데에 도움이 됩니다. 또한, 소속이 정확하게 제공되면 모델이 생성한 내용의 출처를 명확히 식별할 수 있어 사용자들이 정보를 신뢰하고 활용할 수 있게 됩니다.

What are the implications of the limitations in existing datasets for model training

기존 데이터셋의 한계가 모델 훈련에 미치는 영향은 상당히 중요합니다. 대부분의 기존 데이터셋은 고품질의 소속 주석이 부족한 상태이며, 이는 모델 훈련에 제한을 가하는 요인입니다. 예를 들어, ALCE 벤치마크는 소속 주석을 제공하지 않아 모델 훈련에 활용하기 어렵습니다. 이러한 한계는 모델의 신뢰성과 성능을 향상시키는 데에 장애물이 될 수 있습니다. 또한, 현재의 평가 방법은 소속 오류와 소속 품질을 구분하지 못하며, 이는 모델의 향상을 방해할 수 있습니다.

How can the proposed AQFS task improve the trustworthiness of generated responses

제안된 AQFS 작업은 생성된 응답의 신뢰성을 향상시키는 데에 도움이 될 수 있습니다. 이 작업은 모델이 다양한 소스에서 정보를 종합하고 정확한 소속을 제공하도록 돕습니다. 이를 통해 모델이 생성한 내용이 외부 자료에 근거하고 있음을 명확히 보여주어 사용자들이 모델의 응답을 더욱 신뢰할 수 있게 됩니다. 또한, AQFS 작업은 모델의 소속 능력을 평가하고 개선할 수 있는 기회를 제공하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 모델이 생성한 정보의 신뢰성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.